针对 2020 年 9 月至 2020 年 10 月在南京钢铁集团外采集的 25 个地表灰尘样品, 使用手持式 X 射线荧光光谱仪 (XRF) 分析其中 Cr、Mn、Fe、Cu、Zn、Hg、Pb、Sr、Zr、Mo 这 10 种重金属元素含量, 运用统计学方法、单因子指数、地累积指数对研究区土壤重金属污染程度进行评价, 并采用正定矩阵因子分解模型解析了重金属污染源。结果表明, 地表灰尘重金属平均含量为: Cr (260 ± 14 mg·kg-1)、Mn (1550 ± 22 mg·kg-1)、Fe (165000 ± 1000 mg·kg-1)、Cu (67 ± 9 mg·kg-1)、Zn (600 ± 13 mg·kg-1)、Hg (16 ± 6 mg·kg-1)、Pb (102 ± 7 mg·kg-1)、Sr (275 ± 10 mg·kg-1)、Zr (302 ± 5 mg·kg-1)、Mo (13 ± 3 mg·kg-1), 地累积指数平均值为 2.13, 区域整体呈中度污染, 其中 Hg 为严重污染, Mo 为重污染, Zn 为中度污染, Cr、Fe、Pb 为偏中污染, Mn、Cu、Sr 为轻度污染, Zr 无污染。研究区西北部及北部为重金属含量高值区, 地表灰尘中重金属有较多富集。源解析分析表明研究区内地表灰尘重金属有 3 个主要来源: 一是工业排放源, 二是自然源及生活源, 三是机动车排放源。其中工业排放源为主要来源, 对重金属的贡献率为 49.3%; 其次为自然源及生活源和机动车排放源, 贡献率分别为 30.7% 和 20.0%。

在大口径光学元件表面疵病初检时，灰尘和麻点由于形态类似，不易区分。针对该问题，提出了一种基于模式识别理论的灰尘麻点判别方法。该判别方法以既有的疵病检测系统为基础，根据灰尘麻点的暗场成像特点，选取了合适的特征并根据因子分析理论对特征进行变换，最后基于贝叶斯判别原理对灰尘麻点进行分类。采用自制定标板建立了灰尘麻点训练样本库，并进行多组实验，选取了合适的判别函数，最后进行了对未知样品表面灰尘麻点的区分。实验结果表明，该判别方法的正确率可以达到95%以上。目前此判别方法已经用于惯性约束聚变系统中大口径光学元件表面灰尘与麻点自动区分。

详细地分析了灰尘的形成过程 ,计算了灰尘沉积与温度和灰尘尺寸关系 ,提出了减少灰尘的方法。